Why You Keep Failing at AI: Stop "Learning" and Start "Getting Your Hands Dirty"

TL;DR: For two years, Hong Kong has been drowning in AI courses. Everyone is "learning," but almost no one is improving . Why? Because most courses sell you a performance of knowledge, not actual capa...

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2026/01/28

James Huang

Agents vs. Skills: Stop Hiring Digital Interns, Start Building Digital Manuals

TL;DR: Anthropic’s recent push into "Skills" has confused many. Is it just another word for "Agents"? No. The difference is fundamental economics. Agents are like hiring expensive contractors: they ca...

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2025/12/23

James Huang

エヌビディアのパラドックス：「長寿」が唯一の戦略である理由

TL;DR: ジェンセン・フアンはしばしば、Nvidiaが倒産まであと30日だと信じ、汗だくで目を覚ますという。これは誇張ではなく、臨死体験の歴史に対するトラウマ反応なのです。エヌビディアが数兆ドル規模の企業に成長したのは、「努力」による一直線ではなかった。奇跡、ギャンブル、そして恐ろしい危機一髪の連続だった。この物語は、ビジネスにおける最も重要な教訓を教えてくれる：成功とはSOP（標準作業手順...

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2025/12/23

James Huang

AIが医師会に合格するとき：教育革命への道しるべ

TL;DR: 今年、AIは台湾で最も難しいNTU医学部入試に合格し、数学オリンピックで金メダルを獲得した。知識労働」への参入障壁は崩壊した。親たちは慌てふためき、子供たちが生き残るために何を学ぶべきかを問うている。答えは直感に反する：子どもたちを子ども扱いするのをやめなさい目標はもはや知識の蓄積ではなく、"マネジメント能力 "と "探究心 "なのだ。最も重要なことは、子供の未来を救うためには、...

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2025/12/21

James Huang

コンピュート時代の終焉：なぜ「経験」だけが残された堀なのか

TL;DR: イリヤ・スーツキーヴァーは、AIの「スケールの時代」は終わったという爆弾発言をした。単にGPUを増やすだけでは、もはや問題は解決しません。私たちは、ボトルネックが計算ではなく洞察である、新しい「研究の時代」を迎えつつあります。このシフトは、現在のAIの根本的な弱点を露呈しています。AIは実行することはできますが、進化によって鍛えられた「生きた経験」を欠いているため、人間のように真...

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2025/12/15

James Huang

コードなし」の嘘：スタンフォード大学の人気講座が証明する、プログラミングが簡単ではなく難しくなっている理由

TL;DR: スタンフォード大学の新しいCS146Sコースは、「学生はコードを一行も書かずにコースを修了する」という挑発的な約束で話題になっている。インターネットは「プログラミングの死」を応援している。インターネットは間違っている。これは初心者向けのコースではなく、恐ろしい新しい現実を証明する上級レベルのマスタークラスなのだ： AIがコード生成をコモディティ化するにつれて、「検証」という人間のスキ...

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2025/12/07

James Huang

知っていること」と「実行すること」のギャップ：なぜ（頭脳だけでなく）肉体的エネルギーが成功の鍵なのか？

最近、ある友人が残したコメントがとても心に残った。彼女は子供の将来について大きな不安を感じていた。彼女は、新しい経済に適応し、チャンスを見つけるために必要なスキルの種類を理解していると言った。しかし、彼女の子供はまだ小学生で、率直に言って "本が読める "わけではない。新しい勉強法や家庭教師など、あらゆることを試してみたが、成績は上がらない。一流大学は無理だろう。彼女の質問はシンプルで深いもの...

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2025/12/02

James Huang

るつぼの終わり：なぜ今、情熱だけがエリートへの道なのか？

TL;DR: 「やるか、やられるか」の極端なプレッシャーによってエリートの才能を鍛え上げるという古いモデルは、もはや時代遅れだ。強固な社会的・経済的セーフティネットの台頭は、もはや苛酷な試練に耐えることを強制できないことを意味する。暗記作業が自動化されるAIの時代において、残された高価値で直感的なスキルをマスターできるのは、純粋な情熱から絶え間なくトレーニングを続ける「熱狂的なファン」だけだ。もは...

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2025/11/02

James Huang

ブログ記事のその先へ：AIが無視できない「回答資産」の作り方

TL;DR: ブログ記事とクリックに焦点を当てた古いコンテンツマーケティングのプレイブックは時代遅れです。AI時代には、オーディエンスは記事をクリックするのではなく、権威あるソースを取り込み、合成し、引用するAIアシスタントと直接やりとりします。もしあなたのコンテンツが引用可能でなければ、それは目に見えません。これには、「アンサー・アセット」、すなわち、人間と機械の両方にとって主要な情報源...

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2025/10/30

James Huang

スナップ引用」の技術：AIが読みやすいようにコンテンツを構成する

TL;DR: 新しい読者はAIであり、勤勉で、論理的で、完璧な記憶力を持ち、すべてを読み取る。このAI時代に勝つためには、コンテンツは完璧に明瞭に理解され、AIが自信を持って正確に引用できるように構成されていなければならない。これが「スナップ引用」である。完璧に機械可読なコンテンツをAIが「スナップ」し、曖昧さゼロでソースとして使用できるようにするのだ。これをマスターするには、宣言的ステートメ...

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2025/10/26

James Huang

価値の必須条件：実質的なコンテンツだけがAIに引用される理由

TL;DR: AIの時代において、個々のアルゴリズムを追いかけるのは負けゲームだ。異なるAIモデル（ChatGPTやGoogle AIOのような）は独自の嗜好を持っているが、すべての報酬は1つである：実質的な価値を持つコンテンツ。引用されるためには、システムを騙そうとするのをやめ、5つの柱に基づいて構築された不可欠なコンテンツを作成することに集中しよう：オリジナリティ（一次データソースであるこ...

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2025/09/06

James Huang

新たな機会費用：なぜAIエージェントを管理することがリーダーシップの未来なのか

TL;DR: 優秀なエンジニアとの最近の会話は、私たちの業界における重大なシフトを結晶化させた。AIエージェントの能力が指数関数的に高まるにつれ、成長と価値創造のための最大のレバレッジは、より多くの人のチームを管理することではなく、ますます強力になるAIのチームを編成することにある。この変化は、産業時代の企業構造に根本的に挑戦し、リーダーシップの本質を再定義する。マーキュリー・テクノロジー・ソリ...

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2025/07/09

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